Kadangi duomenų mokslas yra skirtas spręsti aktualias problemas, prasminga, kad kai kurie įgūdžiai yra naudingas turtas nuolat besikeičiančiame įrankių rinkinyje.
Bet kuris būsimasis duomenų mokslininkas turėtų sutelkti dėmesį į skaičiavimo mąstymą kaip savo išsilavinimo dalį, nes jis moko pagrindinių informatikos idėjų ir kaip spręsti sudėtingas problemas per abstrakciją ir dekonstrukciją.
Skaičiuojantis mąstymas yra labai svarbus gebėjimas skaitmeninių technologijų amžiuje, ne tik siekiantiems duomenų mokslininkų, bet ir visiems, kurie nori dalyvauti skaičiavimo pasaulyje.
Siekdami būti pasiruošę darbo rinkos raidai ir darbo ateičiai, kurią formuoja visa apimanti automatizacija, dirbtinis intelektas, ir mašininis mokymasis, būtina pabrėžti kompiuterinio mąstymo gebėjimus kaip pagrindinę švietimo ir profesinio tobulėjimo sudedamąją dalį.
Šiame straipsnyje mes išsamiai išnagrinėsime skaičiavimo mąstymą, apimsime jo elementus, vertę ir daug daugiau.
Taigi, kas yra skaičiavimo mąstymas?
Kompiuterinis mąstymas, taip pat žinomas kaip algoritminis mąstymas, yra metodinė technika, skirta išspręsti sudėtingą problemą, suskaidant ją į mažesnius, lengvesnius procesus, kuriuos gali atlikti kompiuteris ar mašina.
Labai svarbu išspręsti problemą taip, kad kompiuteris galėtų atlikti procesą, nes tai reiškia, kad atsakymas gali būti pritaikytas panašioms problemoms kituose kontekstuose.
Skaičiuojantis mąstymas apima judraus, novatoriško ir lankstaus požiūrio taikymą, siekiant kuo veiksmingiau įveikti iššūkius ir galimus sprendimus, taip pat sėkmingai naudoti ir analizuoti duomenis.
Sąvoka „kompiuterinis mąstymas“ kilęs iš kompiuterių mokslininkų mąstymo, tačiau dabar jis pripažįstamas kaip mąstymo būdas, kurį kiekvienas gali pritaikyti spręsdamas asmeninio ar profesinio gyvenimo problemas.
Todėl tikslas yra ne naudoti mąstymą, panašų į mašinos mąstymą, o sukurti problemų sprendimo strategijas, kurias dažniausiai naudoja kompiuterių mokslininkai.
Skaičiavimo mąstymas yra labai svarbi duomenų mokslininkų priemonė, nes ji gali būti naudojama sprendžiant daugybę kiekybinių ir daug duomenų reikalaujančių iššūkių.
Šis metodas gali būti naudojamas sprendžiant problemas įvairiose srityse, įskaitant matematiką ir dirbtinį intelektą. Šis metodas taip pat naudoja Python programavimo kalbą, kuri naudojama atsakymui pateikti kompiuteryje atliekant statistinės analizės veiksmą.
Kodėl kompiuterinis mąstymas yra būtinas?
Šie problemų sprendimo metodai gali būti taikomi įvairioms temoms naudojant skaičiavimo mąstymą. Be to, yra gebėjimų, kuriuos kompiuterinis mąstymas dalijasi su tais, kurie naudojami kitose STEM srityse, taip pat menuose, socialiniuose ir humanitariniuose moksluose.
Kompiuterių mąstymas skatinamas išnaudoti kompiuterių galią už ekrano ir klaviatūros ribų. Be to, tai galėtų padėti mums pagerinti informatikos švietimo teisingumą.
Galime skatinti informatikos integraciją su kitomis dalykų sritimis ir supažindinti daugiau studentų su informatikos potencialu, sutelkdami dėmesį į problemų sprendimo gebėjimus, kurie yra jo esmė.
Be to, kompiuterinis mąstymas leidžia ištirti technologijos potencialą ir suvaržymus, kol ji gaminama.
Galime įvertinti, kas ir kodėl kuria technologijas, ir galime kritiškai apsvarstyti, kaip tai gali paveikti visuomenę.
Pagrindiniai kompiuterinio mąstymo komponentai
1. Skilimas
Dekompozicija yra pagrindinis skaičiavimo mąstymo elementas. Kad problemą būtų lengviau išspręsti, šiame etape ją reikia suskaidyti į mažesnius komponentus.
Problemą lengviau išspręsti, kuo daugiau galite ją išardyti. Dviračio dalis galima išardyti kaip naudingą skaidymo praktiką. Iš pradžių galima išpjaustyti dviračio rėmą, ratus, vairą ir pavaras.
Tačiau kiekvieną komponentą galite padalyti į sudedamąsias dalis. Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas gali būti toliau skirstomas į mašininį mokymąsi, gilųjį mokymąsi, kompiuterinį regėjimą ir natūralios kalbos apdorojimą.
Šis veiksmas taip pat padeda įgyti gilesnių žinių apie problemą, nuodugniai nustatant visus komponentus.
2. Rašto atpažinimas
Antrajame etape, vadinamame modelio atpažinimu, nustatomi problemos bendrumai ir tendencijos.
Yra didelė tikimybė, kad juos bus galima išspręsti naudojant panašias arba pasikartojančias procedūras, jei tam tikri sunkumai yra panašaus pobūdžio – tiek dabar sprendžiamos problemos, tiek ankstesnių problemų atveju.
Tai labai svarbus veiksnys kuriant efektyvius sprendimus ir galiausiai taupant jūsų laiką.
Apsvarstykite tokį scenarijų: jūsų paprašys sukurti nedidelę programą, nubrėžiančią kvadratą. Užuot rašius instrukcijas keturis kartus iš eilės, linijos brėžimo ir rašiklio pasukimo 90 laipsnių schemą galima pakartoti keturis kartus kilpa.
Modelių atpažinimas yra esminis talentas kuriant efektyvius ir efektyvius problemų sprendimus.
3. Abstrakcija
Svarbių sprendimo elementų identifikavimas atliekamas trečiajame abstrakcijos etape.
Tam reikia gebėjimo išfiltruoti nereikalingas problemos dalis, kad galėtumėte tik susikoncentruoti į esminius elementus, o ne į tikslią specifiką.
Kitas puikus pavyzdys – kai sportuojate, stengiatės susikoncentruoti ties strategijomis, kurias turėtumėte naudoti, ir ignoruojate bet kokį oponentų erzinimą.
Prieš kuriant galutinį sprendimą, abstrakcija leidžia atsižvelgti į visus svarbius veiksnius, neatsižvelgiant į nereikalingus elementus.
4. Algoritmo projektavimas
Išsamus žingsnis po žingsnio instrukcijų rinkinys, aprašantis, kaip išspręsti problemą, sukuriamas algoritmo projektavimo etape, paskutiniame skaičiavimo mąstymo proceso etape.
Veiksmingas algoritmas yra tas, kurį galima duoti kam nors kitam ir jo laikytis be papildomo paaiškinimo.
Pasaulis pilnas algoritmų, nesvarbu, ar gaminate maistą pagal receptą, montuojate baldus, valgote restorane ar mokate už maisto produktus savitarnos langelyje.
Derinimas yra labai svarbus gebėjimas įvaldyti, nes tai yra papildomas algoritmo kūrimo procesas. Algoritminių trūkumų nustatymas ir taisymas vadinamas derinimu.
Derinimas yra perkeliamas gebėjimas, kurį galima įgyti pagal mokymo programą, veikiant ir teikiant grįžtamąjį ryšį, panašiai kaip ir kitus skaičiavimo mąstymo komponentus. Mes galime suprasti savo aplinką naudodamiesi algoritmais.
Išvada
Apibendrinant, kitos kartos duomenų mokslininkai turi įgyti gebėjimų, kurie leistų sėkmingiau prisitaikyti prie besikeičiančios darbo rinkos ir besivystančios skaitmeninės ekonomikos.
Būsimi duomenų mokslininkai supras, kad skaičiavimo mąstymas yra naudinga priemonė, nes jie nuolat keičia savo pozicijas, kad prisitaikytų prie technologijų pažangos ir didesnio žmonių bei mašinų sąveikos.
Galų gale, kompiuterinis mąstymas yra būtinas kiekvienam atliekant kasdienes užduotis.
Palikti atsakymą